自动化机器学习——网格搜索法：寻找最佳超参数组合
自动化机器学习——网格搜索法：寻找最佳超参数组合 在机器学习中，选择合适的超参数是模型调优的关键步骤之一。然而，由于超参数的组合空间通常非常庞大，手动调整超参数往往是一项耗时且困难的任务。为了解决这个问题，自动化机器学习中的网格搜索法成为了一种常用的方法。本文将介绍网格搜索法的概述、原理及其Python实现示例代码，并通过可视化展示其效果。 1. 概述 在机器学习中，超参数是在模型训练之前需要手动设置的...
在图像处理领域，机器学习方法和深度学习方法的优势
在图像处理领域，机器学习方法和深度学习方法都被广泛应用，但两者有一些不同点和各自的优势。 机器学习 机器学习方法是利用数据和统计学方法来构建模型和算法，从而对图像进行分类、分割、特征提取等任务。常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、决策树等。它们通常需要手动选择和提取图像的特征，然后通过训练模型来学习特征与标签之间的关系。机器学习方法的优点是对于小规模数据集...
政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（二十九）—— 利用卷积 LSTM 进行下一帧视频预测
目录 简介 设置 数据集构建 数据可视化 模型构建 模型训练 帧预测可视化 预测视频 本文目标：如何建立和训练用于下一帧视频预测的卷积 LSTM 模型。 简介 卷积 LSTM 架构通过在 LSTM 层中引入卷积递归单元，将时间序列处理和计算机视觉结合在一起。在本示例中，我们将探讨卷积 LSTM 模型在下一帧预测中的应用，下一帧预测是指在一系列过去帧的基础上预测下一个视频帧的过程。 设置 import nu...
【机器学习基础1】什么是机器学习、预测模型解决问题的步骤、机器学习的Python生态圈
文章目录 一. 什么是机器学习1. 概念2. 机器学习算法分类 二. 利用预测模型解决问题的步骤三. 机器学习的Python生态圈 一. 什么是机器学习 1. 概念 机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域的交叉学科，涉及概率论、统计学、线性代数、算法等多门学科。 它专门研究计算机如何模拟和学习人的行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断完善自身的性能。 机器学习...
【深度学习基础（1）】什么是深度学习，深度学习与机器学习的区别、深度学习基本原理，深度学习的进展和未来
文章目录 一. 深度学习概念二. 深度学习与机器学习的区别三. 理解深度学习的工作原理1. 每层的转换进行权重参数化2. 怎么衡量神经网络的质量3. 怎么减小损失值 四. 深度学习已取得的进展五. 人工智能的未来 - 不要太过焦虑跟不上 一. 深度学习概念 先放一张图来理解下人工智能、机器学习、神经网络和深度学习之间的关系。 深度学习是机器学习的一个分支领域：它从数据中学习表示，强调从连续的层中学习...
计算机毕业设计hadoop+spark+hive美食推荐系统 知识图谱美团餐厅推荐系统 美团推荐系统 美食价格预测 美团爬虫 美食数据分析 美食可视化大屏 机器学习 深度学习 人工智能 大数据毕业设计
毕业论文（设计）开题报告 核心算法代码分享如下： 在yarn-site.xml中加入如下配置：<property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>20480</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <v...
自动化机器学习：让机器学习更智能
自动化机器学习：让机器学习更智能 在当今数据驱动的时代，机器学习技术已经成为了许多行业和领域的核心。然而，随着数据量的增加和模型复杂度的提升，传统的机器学习方法往往需要大量的人力和时间进行调参和优化，这在某种程度上限制了机器学习技术的普及和应用。为了解决这一问题，自动化机器学习应运而生。本文将介绍自动化机器学习的概念、方法以及如何用Python实现自动化机器学习模型的调优。 1. 概述 自动化机器学习旨...
专栏目录【政安晨的机器学习笔记】
目录 本篇是作者政安晨的专栏《政安晨的机器学习笔记》的总纲，专栏文章不断更新，这篇目录总纲也会随着专栏不断更新。 机器学习是一种使用计算机算法来解决问题的方法，其主要目标是让计算机通过数据的学习和模式的发现，自动提取知识和经验，并用于预测和决策。机器学习算法主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 在监督学习中，机器学习算法通过已有的标记数据（包含输入和对应的输出）来训练模型，从而预测新输入...
大数据机器学习：常见模型评估指标
大数据机器学习：常见模型评估指标 一.模型评估综述 1.1 什么是模型评估 模型评估是指在机器学习中，对于一个具体方法输出的最终模型，使用一些指标和方法来评估它的泛化能力。这一步通常在模型训练和模型选择之后，正式部署模型之前进行。模型评估不针对模型本身，而是针对问题和数据，因此可以用来评价不同方法的模型的泛化能力，以此决定最终模型的选择。 1.2 评估类型 机器学习的基本任务大致分为三类，分别是分类(C...
人工智能技术概述_3.机器学习
1.机器学习定义 广义上来说，机器学习指专门研究计算机怎么模拟或实现人类的学习行为以获取新的知识或技能的学科，使计算机重新组织已有的组织结构并不断改善自身的性能。更加精确地说，一个机器学习的程序就是可以从经验数据E中对任务T进行学习的算法，它在任务T的性能度量P会随着对于经验数据E的学习而便得更好。 2.机器学习分类 首先，按照学习模式的不同，机器学习可分为监督学习、无监督...